This paper considers an (r, Q) policy for operation of a multipurpose facility. It is assumed that whenever the inventory level falls below r, the model starts to produce the fixed amount of Q. The facility can be utilized for extra production during idle periods, that is, when the inventory level is still greater than r right after a main production operation is terminated or an extra production operation is finished. But, whenever the facility is in operation for an extra production, the operation can not be terminated for the main production even though the inventory level falls below r. In the model, the demand for the product is assumed to arrive according to a compound Poisson process and the processing time required to produce a product is assumed to follow an arbitary distribution. Similarly, the orders for the extra production is assumed to accur in a Poisson process are the extra production processing time is assumed to follow an arbitrary distribution. It is further assumed that unsatisfied demands are backordered and the expected comulative amount of demands is less than that of production during each production period. Under a cost structure which includes a setup/ production cost, a linear holding cost, a linear backorder cost, a linear extra production lost sale cost, and a linear extra production profit, an expression for the expected cost per unit time for a given (r, Q) policy is obtained, and using a convex property of the cost function, a procedure to find the optimal (r, Q) policy is presented.
We consider a mobile content delivery network (mCDN) in which special mobile devices designated as caching servers (caching-server device: CSD) can provide mobile stations with popular contents on demand via device-to-device (D2D) communication links. On the assumption that mobile CSD's are randomly distributed by a Poisson point process (PPP), an optimization problem is formulated to determine the probability of storing the individual content in each server in a manner that minimizes the average caching failure rate. Further, we present a low-complexity search algorithm, optimum dual-solution searching algorithm (ODSA), for solving this optimization problem. We demonstrate that the proposed ODSA takes fewer iterations, on the order of O(log N) searches, for caching N contents in the system to find the optimal solution, as compared to the number of iterations in the conventional subgradient method, with an acceptable accuracy in practice. Furthermore, we identify the important characteristics of the optimal caching policies in the mobile environment that would serve as a useful aid in designing the mCDN.
In FMEA, the risk priority number(RPN) is used for risk evaluation on each failure mode. It is obtained by multiplying three components, i.e., severity, occurrence, and detectability of the corresponding failure mode. Each of the three components are usually determined on the basis of the past experience and technical knowledge. But this approach is not strictly objective in evaluating risk of a given failure mode and thus provide somewhat less scientific measure of risk. Assuming a homogeneous Poisson process for occurrence of the failures and causes, we propose a more scientific approach to evaluation of risk in FMEA. To quantify severity of each failure mode, the mission period is taken into consideration for the system. If the system faces no failure during its mission period, there are no losses. If any failure occurs during its mission period, the losses corresponding to the failure mode incurs. A longer remaining mission period is assumed to incur a larger loss. Detectability of each failure mode is then incorporated into the model assuming an exponential probability law for detection time of each failure cause. Based on the proposed model, an illustrative example and numerical analyses are provided.
Yeom, Jeong Seon;Noh, Gosan;Chung, Heesang;Kim, Ilgyu;Jung, Bang Chul
ETRI Journal
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제42권5호
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pp.712-720
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2020
Recently, to make the best use of limited and precious spectrum resources, spectrum sharing between satellite and cellular networks has received much interest. In this study, we mathematically analyze the success probability of a fixed (satellite) earth station (FES) based on a stochastic geometry framework. Both the FES and base stations (BSs) are assumed to be equipped with a directional antenna, and the location and the number of BSs are modeled based on the Poisson point process. Furthermore, an exclusion zone is considered, in which the BSs are prohibited from locating in a circular zone with a certain radius around the FES to protect it from severe interference from the cellular BSs. We validate the analytical results on the success probability of the cognitive satellite-terrestrial network with directional antennas by comparing it using extensive computer simulations and show the effect of the exclusion zone on the success probability at the FES. It is shown that the exclusion zone-based interference mitigation technique significantly improves the success probability as the exclusion zone increases.
본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
Semiconductor wafer fabrication is known to be one of the most complex manufacturing processes due to process intricacy, random yields, product diversity, and rapid changing technologies. In this study we are concerned with the impact of lot release and dispatching policies on the performance of semiconductor wafer fabrication facilities. We consider several semiconductor wafer fabrication environments according to the machine failure types such as no failure, normal MTBF, bottleneck with low MTBF, high randomness, and high MTBF cases. Lot release rules to be considered are Deterministic, Poisson process, WR(Workload Regulation), SA(Starvation Avoidance), and Multi-SA. These rules are combined with several dispatching rules such as FIFO (First In First Out), SRPT (Shortest Remaining Processing Time), and NING/M(smallest Number In Next Queue per Machine). We applied the combined policies to each of semiconductor wafer fabrication environments. These policies are assessed in terms of throughput and flow time. Basically Weins fabrication setup was used to make the simulation models. The simulation parameters were obtained through the preliminary simulation experiments. The key results throughout the simulation experiments is that Multi-SA and SA are the most robust rules, which give mostly good performance for any wafer fabrication environments when used with any dispatching rules. The more important result is that for each of wafer fabrication environments there exist the best and worst choices of lot release and dispatching policies. For example, the Poisson release rule results in the least throughput and largest flow time without regard to failure types and dispatching rules.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.13-20
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2021
In this paper, I was applied the life distribution following linear failure rate distribution, Lindley distribution and Burr-Hatke exponential distribution extensively used in the arena of software reliability and were associated the reliability possessions of the software using the nonhomogeneous Poisson process with finite failure. Furthermore, the average value functions of the life distribution are non-increasing form. Case of the linear failure rate distribution (exponential distribution) than other models, the smaller the estimated value estimation error in comparison with the true value. In terms of accuracy, since Burr-Hatke exponential distribution and exponential distribution model in the linear failure rate distribution have small mean square error values, Burr-Hatke exponential distribution and exponential distribution models were stared as the well-organized model. Also, the linear failure rate distribution (exponential distribution) and Burr-Hatke exponential distribution model, which can be viewed as an effectual model in terms of goodness-of-fit because the larger assessed value of the coefficient of determination than other models. Through this study, software workers can use the design of mean square error, mean value function as a elementary recommendation for discovering software failures.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.281-292
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1997
In this paper we are concered with the counting processes with intersity function $g_n(t)$, where $g_n(t)$ not only depends on t but n. It is shown that under certain conditions the number of events in [0, t] follows a generalizes Poisson distribution. A counting process is also provided such that $g_i(t)$$\neq$$g_i(t)$ for i$\neq$j and the number of events in [0, t] has a transformed geometric distribution.
경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반 할인비용모형을 제안하였다. 하중발생 사상을 이산시간 확률과정으로 고려하는 추계학적 누적 피해모형과 보수보강 비용에 대한 경제성 모형을 결합하여 수학적으로 유도하였다. 특히 본 논문에서 유도된 조건기반 유지관리의 할인비용모형은 시간에 따른 비용의 가치 뿐만 아니라 누적피해의 비선형성도 고려할 수 있다. 본 연구의 결과는 기존 모형들의 결과와 비교하여 만족스럽게 검증되었다. 또한 구조물의 중요도와 이자율 변화에 대한 민감도 분석도 수행하여, 구조물의 중요도가 높아질수록 예방적 보수보강의 최적시기는 빨라지나 이자율은 커질수록 반대의 경향이 나타난다는 것을 알았다. 한편 본 연구에서 유도된 추계학적 기대비용모형을 이용하여 여러 조건에 대하여 임의의 경사제 피복재 단면을 해석하였다. 표본경로기법을 적용하여 임의의 태풍 내습에 따른 경사제 피복재의 기대 누적피해수준을 예측하여 피해강도함수의 계수들을 추정할 수 있었다. 특히 하중발생 과정을 HPP(Homogeneous Poisson Process) 뿐만 아니라 DSPP(Doubly Stochastic Poisson Process)로도 해석하여 기대 누적피해수준에 미치는 하중발생의 불확실성에 대한 영향을 분석하여 하중발생사상을 이산시간 확률과정으로 고려해도 된다는 것을 확인하였다. 조건기반 할인비용모형의 해석 결과에 의하면 경사제 피복재의 설계조건에 따라 기대 누적피해수준의 거동특성이 크게 달라지고 이에 따라 예방적 보수보강을 수행하는 최적시기도 변한다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 파괴한계, 구조물의 중요도 그리고 이자율을 변화시키면서 예방적 유지관리를 가장 경제적으로 수행할 수 있는 최적시점과 피해규모를 결정할 수 있었다.
소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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